랜덤 포레스트와 의사 결정 트리의 차이점 - 2020 - 다른 사람

강력한 컴퓨터 프로그램을 실행하려면 알고리즘이 필요합니다. 알고리즘 실행이 빠를수록 더 효율적입니다. 알고리즘은 AI 및 기계 학습 문제를 해결하기 위해 수학적 원리를 사용하여 생성됩니다. 랜덤 포레스트와 의사 결정 트리가 그러한 두 가지 알고리즘입니다. 이러한 알고리즘은 q 방대한 양의 데이터를 처리하여 더 나은 평가와 판단을 내리는 데 도움이 됩니다.

미국의 AI 및 ML 프로그램

먼저 Decision Tree와 Random Forest의 의미를 이해하는 것부터 시작하겠습니다.

의사결정나무

이름에서 알 수 있듯이 이 접근 방식은 결정 노드와 리프 노드가 있는 트리 형태로 모델을 구성합니다. 결정 노드는 결정을 나타내는 리프 노드와 함께 두 개 이상의 분기 순서로 배열됩니다. 의사 결정 트리는 분류되고 일관된 데이터를 관리하기 위해 구현된 간단하고 효율적인 의사 결정 순서도입니다.

트리는 알고리즘 결과를 보고 결정이 어떻게 생성되는지 학습하는 간단하고 편리한 접근 방식입니다. 의사 결정 트리의 주요 이점은 데이터에 따라 조정된다는 것입니다. 트리 다이어그램을 사용하여 프로세스 결과를 체계적으로 보고 분석할 수 있습니다. 반면에 랜덤 포레스트 접근 방식은 여러 개의 개별 의사 결정 트리를 생성하고 이러한 예측을 평균화하기 때문에 수차의 영향을 받을 가능성이 상당히 적습니다.

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의사결정나무의 장점

• 의사 결정 트리는 다른 방법보다 데이터 전처리에 더 적은 시간을 요구합니다.
• 의사 결정 트리는 정규화를 포함하지 않습니다.
• 의사 결정 트리에는 데이터 확장성이 필요하지 않습니다.
• 데이터 불일치는 의사 결정 트리의 개발 프로세스에 큰 영향을 미치지 않습니다.
• 의사 결정 트리 패러다임은 기술 팀 및 이해 관계자에게 매우 자연스럽고 간단하게 커뮤니케이션할 수 있습니다.

의사결정나무의 단점

• 데이터의 사소한 변경은 의사결정 트리 데이터 구조를 크게 변경하여 불안정성을 초래할 수 있습니다.
• 의사 결정 트리의 계산은 때때로 다른 알고리즘보다 훨씬 더 복잡할 수 있습니다.
• 의사 결정 트리의 교육 기간은 더 긴 경우가 많습니다.
• 의사결정 트리 교육은 복잡성과 시간이 필요하기 때문에 비용이 많이 듭니다.
• 의사 결정 트리 기술은 회귀를 수행하고 연속 변수를 예측하는 데 충분하지 않습니다.

랜덤 포레스트

랜덤 포레스트는 의사 결정 트리와 거의 동일한 하이퍼 매개 변수를 갖습니다. 의사 결정 트리 앙상블 접근 방식은 무작위로 분할된 데이터에서 생성됩니다. 이 전체 커뮤니티는 숲이며 각 트리에는 고유한 무작위 샘플이 포함되어 있습니다.

랜덤 포레스트 기법의 많은 트리는 실시간 예측에 너무 느리고 비효율적일 수 있습니다. 대조적으로, 랜덤 포레스트 방법은 무작위로 선택된 관찰 및 다중 결정 트리에서 구성된 특성을 기반으로 결과를 생성합니다.

랜덤 포레스트는 각 의사 결정 트리를 생성하는 데 몇 가지 변수만 사용하기 때문에 궁극적인 의사 결정 트리는 일반적으로 상관 관계가 없어 랜덤 포레스트 방법론 모델이 데이터베이스를 능가하기 어렵다는 것을 의미합니다. 이전에 언급했듯이 의사 결정 트리는 일반적으로 교육 데이터를 덮어쓰므로 실제 기본 시스템보다 데이터 세트의 클러터에 적합할 가능성이 더 큽니다.

랜덤 포레스트의 장점

• 랜덤 포레스트는 분류 및 회귀 문제를 모두 수행할 수 있습니다.
• 랜덤 포레스트는 이해하기 쉽고 정확한 예측을 생성합니다.
• 대규모 데이터 세트를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
• 랜덤 포레스트 방법은 예측 정확도와 관련하여 결정 트리 알고리즘보다 성능이 뛰어납니다.

랜덤 포레스트의 단점

• 랜덤 포레스트 알고리즘을 사용하는 경우 추가 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.
• 의사 결정 트리보다 시간이 더 많이 걸립니다.

랜덤 포레스트와 의사 결정 트리의 차이점

데이터 처리:

의사 결정 트리는 알고리즘을 사용하여 노드와 하위 노드를 결정합니다. 노드는 두 개 이상의 하위 노드로 나눌 수 있으며 하위 노드를 생성하면 또 다른 응집력 있는 하위 노드가 생성되므로 노드가 분할되었다고 말할 수 있습니다.

반면에 랜덤 포레스트는 데이터 세트의 클래스인 다양한 의사 결정 트리의 조합입니다. 일부 결정 트리는 정확한 출력을 제공할 수 있지만 다른 트리는 그렇지 않을 수 있지만 모든 트리는 함께 예측합니다. 분할은 초기에 최상의 데이터를 사용하여 수행되며 모든 자식 노드가 신뢰할 수 있는 데이터를 가질 때까지 작업을 반복합니다.

복잡성:

분류 및 회귀에 사용되는 의사 결정 트리는 원하는 결과를 얻기 위해 취한 일련의 간단한 선택입니다. 단순 의사결정 트리의 장점은 이 모델이 해석하기 쉽고 의사결정 트리를 작성할 때 데이터를 분할하는 데 사용되는 변수와 값을 알고 있다는 것입니다. 결과적으로 출력을 빠르게 예측할 수 있습니다.

이에 비해 랜덤 포레스트는 의사결정 트리를 결합하기 때문에 더 복잡하고 랜덤 포레스트를 구축할 때 만들고자 하는 트리의 수와 필요한 변수의 수를 정의해야 합니다.

정확성:

의사 결정 트리와 비교할 때 랜덤 포레스트는 결과를 더 정확하게 예측합니다. 또한 랜덤 포레스트는 정확하고 안정적인 결과를 제공하기 위해 병합되는 많은 의사 결정 트리를 구축한다고 가정할 수 있습니다. 랜덤 포레스트에서 회귀 문제를 풀기 위한 알고리즘을 사용할 때 각 노드에 대해 정확한 결과를 얻는 방법이 있습니다. 이 방법은 배깅 방법을 사용하는 기계 학습에서 지도 학습 알고리즘으로 알려져 있습니다.

과적합:

알고리즘을 사용할 때 기계 학습의 일반화된 제약으로 볼 수 있는 과적합의 위험이 있습니다. 과적합은 기계 학습에서 중요한 문제입니다. 기계 학습 모델이 알 수 없는 데이터 세트에서 잘 수행되지 않으면 과적합의 신호입니다. 문제가 테스트 또는 검증 데이터 세트에서 감지되고 훈련 데이터 세트의 실수보다 훨씬 큰 경우 특히 그렇습니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터의 변동 데이터를 학습할 때 발생하며, 이는 새 데이터 모델의 성능에 해를 끼칩니다.

랜덤 포레스트에서 여러 개의 결정 트리를 사용하기 때문에 과적합의 위험이 결정 트리보다 낮습니다. 더 많은 분할이 포함된 데이터 세트에 의사 결정 트리 모델을 사용하면 정확도가 높아져 데이터를 과대적합하고 검증하기가 더 쉽습니다.

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끝 노트

결정 트리는 생각할 수 있는 모든 결정 결과를 보여주기 위해 분기 접근 방식을 사용하는 구조입니다. 대조적으로, 랜덤 포레스트는 모든 결정 트리의 결과에 따라 최종 결과를 생성하는 결정 트리의 모음입니다.

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